Implementasi Private AI Tak Lagi Soal Teknologi, Koordinasi Antartim Jadi Tantangan Terbesar

Keberhasilan implementasi Private AI di perusahaan kini dinilai tidak lagi bergantung pada kecanggihan teknologi semata. 

Tantangan terbesar justru terletak pada kemampuan organisasi menyelaraskan koordinasi lintas fungsi agar sistem AI dapat berjalan aman, patuh terhadap regulasi, dan siap digunakan dalam lingkungan produksi.

Country Manager Indonesia Cloudera Sherlie Karnidta mengatakan banyak organisasi masih menganggap adopsi AI hanya sebagai proyek teknologi. Padahal, penerapan Private AI membutuhkan kolaborasi erat antara tim data, pengembang AI, keamanan siber, kepatuhan, hingga unit bisnis.

"Kemajuan implementasi tidak lagi semata ditentukan oleh kapabilitas model, melainkan lebih pada seberapa baik koordinasi di dalam organisasi dapat dijalankan," ujar Sherlie dalam keterangannya.

Menurutnya, Private AI semakin relevan bagi industri yang memiliki regulasi ketat, termasuk sektor keuangan. 

Selain ingin memanfaatkan AI untuk meningkatkan layanan dan menghadirkan inovasi produk, perusahaan juga harus memastikan pengelolaan data mematuhi regulasi seperti Undang-Undang Perlindungan Data Pribadi (UU PDP) dan pedoman tata kelola AI yang diterbitkan Otoritas Jasa Keuangan (OJK).

Sherlie menjelaskan, tantangan implementasi sering kali muncul ketika organisasi mulai menentukan data yang boleh diakses, mekanisme pengendalian izin, proses pencatatan aktivitas sistem, hingga pembagian tanggung jawab apabila terjadi kesalahan. 

Berbagai keputusan tersebut umumnya melibatkan banyak tim sehingga proses implementasi menjadi lebih kompleks.

"Adopsi Private AI sering kali justru mengungkap persoalan koordinasi yang sebelumnya tersembunyi. Bahkan untuk satu use case saja, organisasi harus mengambil keputusan bersama terkait data apa yang boleh diakses, bagaimana izin ditegakkan, apa yang harus dicatat, hingga siapa yang bertanggung jawab ketika terjadi kesalahan," katanya.

Ia menilai kesalahan yang paling sering dilakukan organisasi adalah menjadikan tata kelola dan keamanan sebagai tahapan akhir setelah sistem selesai dikembangkan. 

Akibatnya, berbagai celah baru ditemukan menjelang implementasi sehingga perusahaan harus melakukan desain ulang yang memakan waktu dan biaya lebih besar.

Sebaliknya, organisasi yang berhasil menerapkan Private AI umumnya memasukkan aspek keamanan, tata kelola, dan kepatuhan sejak awal pengembangan. 

Pendekatan tersebut membuat setiap tim memiliki pemahaman yang sama mengenai standar operasional, mekanisme persetujuan, serta indikator kesiapan sistem sebelum digunakan.

Sherlie menambahkan, kebutuhan koordinasi tidak berhenti ketika sistem mulai beroperasi. Menurutnya, Private AI memerlukan pengawasan berkelanjutan agar performa, keamanan, dan kepatuhan tetap terjaga, terutama ketika perusahaan mulai mengembangkan teknologi agentic AI yang mampu mengambil keputusan secara lebih mandiri.

"Private AI bukan sekadar sistem yang dirilis lalu selesai. Sistem ini memerlukan disiplin 'day-2' agar kinerja dan keamanan tetap terjaga seiring perubahan sistem dari waktu ke waktu," ujarnya.

Ia mengatakan pemilihan platform teknologi juga berpengaruh terhadap keberhasilan implementasi karena dapat membantu mengurangi apa yang disebut sebagai "biaya koordinasi". 

Platform yang memiliki tata kelola dan operasional yang terstandarisasi dinilai mampu mengurangi kebutuhan pengerjaan ulang sekaligus membuat proses implementasi lebih konsisten di berbagai use case.

Sherlie menegaskan keberhasilan Private AI pada akhirnya lebih ditentukan oleh kemampuan organisasi membangun kolaborasi lintas fungsi dibanding sekadar menambah jumlah spesialis AI. 

Dengan kepemilikan yang jelas, standar operasional yang seragam, dan koordinasi yang efektif, implementasi Private AI dinilai akan lebih mudah berkembang secara terstruktur, aman, dan berkelanjutan.